본 연구에서는 여러 제조 공정에서 발생하는 주기 신호의 불규칙한 길이를 보정하기 위하여 시불변 특징점 추출 및 정합(Time Invariant Feature point Extraction and Matching, 이하 TIFEM)을 이용한 길이보정 알고리즘을 제안한다. 신호 중간에 길이 변동이 발생 하는 주기신호의 경우 정확하게 길이를 보정하기 위해서는 더 많은 수의 특징점이 필요하며, 추출된 특징점은 신호의 패턴 정보를 포함하고 시간과 크기에 불변한 성질을 가져야 한다. 본 연구에서 제안하는 TIFEM알고리즘은 위의 성질을 가지는 신호 고유의 특성을 추출하고 추출한 특성들을 각각 시점에 해당하는 특성 벡터로 구성한다. 구성된 특성 벡터에서 유효한 벡터만을 걸러내어 길이보정을 위한 특징점으로 선정한다. 선정된 특징점들을 정합한 후 구간별로 길이를 보정하여 보다 정확한 주기 신호의 길이보정을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 반도체 공정에서 발생되는 3종류의 신호를 모방하여 생성한 실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
본 논문은 모바일 환경에서의 BCG기반 심박 수 측정을 위한 향상된 심박 신호 추출 방법을 제안한다. 우선, 모바일 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 촬영한 비디오로부터 얼굴 특징과 배경 특징을 동시에 추적함으로써 손 떨림에 의한 영향을 제거한 머리 움직임 신호를 추출한다. 그리고 머리 움직임 신호로부터 심박 신호를 정확하게 분리해내기 위해 신호의 주기성을 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 모바일 얼굴 비디오로부터 강건하게 심박 신호를 추출할 수 있으며, 기존 방법에 비해 보다 정확하게 심박 수 측정(측정 오차가 3-4 bpm 감소)을 할 수 있다.
반도체 공정 신호는 주기 신호와 비주기 신호로 구분된다. 특정 패턴을 가지는 주기 신호는 해당 파라미터(parameter)에 대해서 패턴 매칭을 수행하여 관리하는 연구가 진행되고 있다. 반면 비주기 신호 데이터의 경우에는 패턴 매칭 방법을 수행할 수 없다. 또한 반도체 공정에서 얻을 수 있는 두 개 타입의 데이터는 그 파라미터가 방대하기 때문에 현재 실제 공정에 적용되고 있는 방식인 각각 하나의 파라미터에 대해 관리도(control chart)를 구성해 관리하는 것은 많은 비용과 시간의 낭비를 초래한다. 따라서 두 타입 데이터의 여러 개의 파라미터를 동시에 관측할 수 있고 파라미터간의 내재된 상관관계를 고려할 수 있는 장점을 가진 분석 기법에 대한 연구가 필요하다. 주기 신호의 이상탐지를 위한 기존 연구는 신호를 구간으로 나누어 구간별로 SPC 차트적용 시키는 방법, 각 시점 마다 측정되는 값을 하나의 변수로 고려하여 Hotelling's T square, PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계 분석을 적용 시키는 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 방법들은 다양한 특성을 가지는 주기신호를 분석하고 이상을 탐지 하는데 많은 한계점을 가진다. 이에 본 논문은 다양한 형태를 가지는 신호의 특성을 반영하여 자기구상지도를 기반으로 신호의 분류와 공정의 이상을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자기구상지도를 이용하여 복잡한(고차원, 시계열) 신호를 2차원 상의 노드로 맵핑시킴으로써 신호의 특질(feature)을 추출하고 새로 표현된 신호의 특질을 기반으로 Logistic regression을 적용시켜 이상을 탐지 한다. 다양한 이상 상황을 가진 반도체 공정 신호를 사용하여 제안한 이상탐지 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 기존의 PSELP음성 부호화기의 성능을 개선하는 방법들을 제안하였다. 혼합 방법에 의한 주기추출법을 제안하여 기존의 PSELP음성 부호화기의 피치 주기 탐색시간을 줄였으며, 장기 필터(long term filter)의 출력 여기신호에서의 양자화 오차로 인해 발생할 수 있는 주기추출 오류를 개선시켰다. 또한 주기성을 향상기키고 잡음을 줄이기위해 본 논문에서 제안한 주기성 향상 필터를 복호기의 여기신호에 적용하여으며, 합성된 음성신호에서 음의 명료도를 높이기 위해 적응 일차 필터를 적용하였다. 작시한 방식과 필터를 적용한 결과 주기탐색시간이 기존에 대해 26%로 줄었으며, 최종합성음의 MOS(mean opinion score) 측정기에서 기존함성음은 3.19를 나타낸데 비해 개선된 합성읍의 4.04를 나타내었다.
본 논문에서는 박자 분류 방법을 사용하여 다성 음악 신호의 템포 쌍을 검출하는 방법을 제안한다. 템포를 검출하는 방법은 음의 시작점을 추출하여 음악의 주기적인 흐름을 파악한 뒤, 그 주기를 템포로 변환하는 과정으로 구성된다. 제안한 기술은 템포로 추측되는 배수 관계의 템포 후보를 추출한 뒤, 템포 후보를 박자에 따라 분류하고 곡의 빠르기를 고려하여 최종 템포 쌍을 검출한다. 제안한 방법을 사용하여 높은 정확도로 템포 쌍이 검출되는 것을 확인하였다.
전자전에서 레이더 신호 해석은 수신한 레이더 신호에서 추출한 신호제원(방향, 주파수, 펄스반복주기, 펄스 폭, 스캔주기)으로 레이더 종류를 식별하는 기술이다. 그러나 신형 레이더, 위협환경이 고도화되면서 레이더 종류를 식별하는 과정에서 레이더 식별 모호성(Ambiguity)가 발생한다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 분석하고 새로운 방법을 제안한다. 이 기술은 레이더 스캔 주기의 펄스 도착시간 차이와 스캔주기 판별 최소 수집 개수로 스캔주기 유효성을 판별한다. 실험에 의하여 입력된 신호세기의 RMS((Root Mean Square)와 무관하게 스캔 주기 결과를 도출하는 것을 입증했다.
웨이블렛 기법은 비주기적 신호의 해석에 있어 새롭게 적용되고 있는 방법이다. 이 방법은 Fourier Transform(FT), the Fast Fourier Transform(FFT), Least Square Method 방법과는 달리 시간 -주파수 분석을 통해 비주기적 과도 신호의 감지와 특징 추출이 용이하다. 이에 본 연구에서는 이러한 통계적 기법과는 달리 부분 방전 발생 신호를 시간-주파수 영역에서 연속적으로 분석 가능한 웨이블렛 기법을 이용하여 시간에 따른 절연체의 열화를 해석 및 진단하기로 한다. 부분 방전 현상을 나타내는 데이터는 방대하므로 진단을 위해 해석 정보에서 특정한 특징을 추출하며 이를 바탕으로 체계화된 데이터 베이스를 구성하는 기반을 마련한다. 해석에 필요한 신호는 복합감지 시스템(부분방전 시스템, 음향방출 시스템)을 이용하여 수집하였다.
고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.
영상처리와 통신 기술의 진보는 통합된 시스템의 일부분으로써 긴급 차량 우선권과 통행 우선 방법 모두를 수용하기 위한 현행 교통 신호 제어기들과 차량 탐지 기술을 가능하게 만들고 있다. 횡단보도에서 현행 교통 신호제어는 고정된 신호 주기에 따라 변하도록 구성되어 있다. 고정된 신호 주기의 신호제어 체계는 통행량이 없는 상황에서도 일정한 신호주기가 주어지기 때문에 상대적으로 교통량이 많은 곳에서는 해당 진행 신호가 부여될 때까지 대기해야 한다. 이러한 대기 시간은 신호 위반에 따른 교통사고의 위험과 교통체증을 유발하게 된다. 본 논문에서는 교통사고의 위험과 교통 체증을 해소하기 위한 방안으로 객체 검출영상을 통하여 현장상황에 맞게 우선적으로 신호가 부여될 수 있도록 적응형 우선순위 교통신호 제어 시스템을 설계하고 시뮬레이션 하였다.
본 연구는 공정신호가 불균형 데이터인 경우 이상 탐지 알고리즘의 성능 개선을 위한 특징 신호 추출 기법을 제안한다. 불균형 데이터란 범주 구분 문제에서 하나의 범주의 속하는 데이터의 비율이 다른 범주의 데이터에 비해 크게 차이나 이상 탐지성능이 크게 저하되는 경우를 의미한다. 공정이 운영되는 경우 얻을 수 있는 이상 신호의 수는 정상 신호에 비해 매우 적기에 이러한 문제를 해결하여 이상 탐지 기법을 적용하는 것은 매우 중요하다. 불균형 문제 해결을 위해 SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 각 노드에 대응되는 가중치를 특징 신호로 간주하여 정상 데이터와 이상 데이터의 비율을 맞춘다. 특징 신호 데이터 집단의 이상 탐지를 위해 클래스 분류 기법인 kNN(k-Nearest Neighbor)과 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 이를 공정 신호 이상탐지를 위해 주로 사용하는 Hotelling's $T^2$ 관리도와 성능을 비교한다. 반도체 공정에서 발생한다고 알려진 공정 신호를 모사하여 신호 알고리즘 성능의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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